juandon

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Estos días tengo en mi mesa un problema que me trae de cabeza: Tenemos claro y hemos desarrollado el aprendizaje personalizado bajo múltiples facetas,pero sucede que cuando el aprendiz aporta su trabajo diverso y por tanto personalizado al grupo, y él o el grupo, denotan que se puede mejorar o que es un “error”, que procedimientos puede utilizar y de qué manera?

Si optamos por dirigirnos al concepto de aprendizaje de doble ciclo fue introducido por Argyris y Schön (1978) dentro de un contexto de aprendizaje organizacional y tenemos claro que estamos dentro de nuestros posicionamientos de COMPLEJIDAD ORGANIZACIONAL Y EDUCACIONAL, podremos tener en cuenta la interacción entre las acciones e interacciones de individuos y entidades con niveles de equipo. Cada miembro de una organización construye su propia representación de la teoría en uso del conjunto. El aprendizaje organizacional entonces ocurre cuando individuos dentro de una organización tiene un problema (detección de errores) y trabajan en la solución de este problema (corrección de errores). La corrección de error sucede a través de un proceso continuo de investigación , donde cada uno en el clima organizacional puede investigar, probar, comparar y ajustar su teoría en uso, por lo que aquí podremos entrar de lleno en el APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBICUO, con lo que podremos replantearnos no solo el proceso anterior , si no por medio de nuestras canalizaciones retroactivas, bien sea de manera “al uso” o por medio de nuestros “ALGORITMOS PERSONALIZADOS“, llegar a otros procesos completamente diferentes de lo que teníamos previstos.

En los ultimos tiempos se están dando  corrientes referentes al Big data y a a los Algoritmos (Inteligencia Artificial), los que predicen que significaran la “visualización” de una época con rayos y truenos, que nos tendra vigilados permanentemente ” Un artículo del periodista holandés Dimitri Tokmetzis demostró el año pasado hasta qué punto esto puede ir en los datos de montaje de retratos compuestos de lo que somos. Google sabe lo que busca y puede inferir no sólo qué tipo de noticias que lees en un domingo por la mañana y qué tipo de películas prefieres un viernes, qué tipo de porno que probablemente nos gustaría mirar y dejarnos boquiabiertos en la noche del sábado , lo que ha hecho que los bares y restaurantes cierren”….

Estamos hoy en la clase difusa del pensamiento calculador y comparaciones cuantitativas insta a que el utilitarismo, tal razonamiento no se basa en el trabajo de visibilidad a hacer. Más bien, eso depende de algoritmos de análisis, qui a su vez depende de la presa de los algoritmos silenciosos –los que convierten en silencio nuestro comportamiento en una avalancha de datos. (son la metafora de los presos alrededor que se pusieron alrededor de una torre de vigilanca para ser visualizados, hasta que estos alcanzaron la manera de evitarlo( estos eran los algoritmos)….

Este precio informativo se compone de DATOS ESTANDARIZADOS a través del que hemos llegado a definir nosotros mismos: transcripciones escolares, registros de salud, cuentas de crédito, títulos de propiedad, identidades legales. Hoy en día, tesis arraigada tipo de individualidad datos están siendo blanco amplió para abarcar más y más de lo que podemos ser: (En educación seria el PERSONALIZED LEARNING, que nosotros mismos abogamos y además instauramos en algoritmos personalizados, nunca creadores de patrones)..

Pierre Levy, el pensador de TUNEZ, propone una forma de procesar la información «codificandola» en algoritmos. Los humanos tenemos una habilidad muy especial, que es la de manipular símbolos. Y a lo largo de nuestra historia, cada mejora en esa habilidad ha producido cambios muy significativos a nivel económico, social, político, religioso, epistemológico, científico y educativo. Esos cambios, que trazan una evolución cultural, van desde los rituales y narrativas primigenios, la invención de la escritura, la creación de alfabetos y sistemas numéricos consensuados y permanentes, la fabricación de un artefacto tecnológico como la imprenta hasta arribar a la automatización de la reproducción en la difusión de símbolos.

Todos esos pasos aumentaron la posibilidad de almacenamiento de nuestra memoria, la expandieron, incrementaron la inteligencia colectiva y subieron un nivel en la escala evolutiva cultural.

En ese sentido, la propuesta de Lévy se aleja de la inteligencia artificial. La suya es una perspectiva completamente distinta: para él no se trata de crear máquinas inteligentes o más inteligentes que los humanos, sino de hacer a los humanos más inteligentes. Cada nivel de complejidad implica un tipo de conocimiento emergente nuevo y más poderoso, en el que todos los procesos cognitivos están aumentados. El último paso, es decir, aquel hacia el cual tendemos, sería el conocimiento algorítmico.

Y esa propuesta es la que hacemos nosotros (JUAN DOMINGO FARNOShttps://juandomingofarnos.wordpress.com/…/algoritmos…/

INCLUSO DENTRO DE UN PROCESO transversal y multidisciplinar, para lograr nos lo eso, sino una autonomía en los aprendizajes y una personalizacion, como nunca hasta ahora se jha producido (POR TANTO TOTALMENTE ORIGINAL, apoyada en todo lo que les escribo, más las distintas potencialidades que tenemos de aprendizaje que tenemos las personas en nuestro cerebro y que les visualizo.

Necesitamos llevar siempre nuestros procesos de aprendizaje críticamente sobre nuestro propio comportamiento, identificar las formas a menudo ya que muchas veces no nos damos cuenta de que contribuimos a los problemas de la organización y luego cambiar cómo actúan. Por tanto dejamos de lado el circuito único de aprendizaje y nos pasamos al de doble circuito de (Argyris), pero de forma muy diferente, ya que él aboga por dejarlo cerrado, es decir, llegar a un objetivo y nosotros no, ya que lo que pretendemos es trabajar en el proceso, no en el objetivo.

El aprendizaje en doble circuito fomenta la investigación genuina y ensayo de acciones y requiere de la autocrítica, es decir, la capacidad para cuestionar la teoría en uso y la apertura a cambiar la misma en función del aprendizaje. El resultado de la reflexión, investigación, pruebas y autocrítica sería una reformulación de las normas y valores y una reestructuración de las estrategias y supuestos, según la nueva configuración y es aqui donde si tenemos los mecanismos de intervención propios de la EDUCACION DISRUPTIVA (learning is the work).

Con el conectivismo enfocaríamos hacer las conexiones (a nivel externo, conceptual y de los nervios) y ver los patrones. Sin embargo, echa de menos algunos de los conceptos de aprendizaje de doble bucle, que son cruciales para el aprendizaje, como aprendizaje de fallas, detección de errores, corrección y consulta., es más, no es un APRENDIZAJE PERSONALIZADO, si no individual, MIENTRAS QUE EL APRENDIZAJE ABIERTO, INCLUSIVO Y UBICUO, es completamente personalizado y es capaz de moverse por la complejidad, ya no solo educativa, como el CONNECTIVISMO, si no que lo hace en la COMPLEJIDAD SOCIAL. Así mismo, con el CONNECTIVISMO LLEGAMOS A PATRONES (los patrones son uniformizadores, no divesificadores ni inclusivos, por tanto nunca personalizados.) y a través de ella llegar a la EDUCATIVA.

Por otro lado, aprendizaje en doble circuito tiene como objetivo detectar y corregir errores al cambiar los valores, estrategias y supuestos de la teoría en uso según la nueva configuración. Aprendizaje en doble circuito, sin embargo, reconocen el poder de las conexiones y redes que pueden ayudarnos a funcionan en entornos de conocimiento altamente dinámico e incierto (INCERTIDUMBRE) caracterizados por la creciente complejidad y cambio rápido.

Nunca civilizaciones ni los individuos nunca han aprendido de forma fiable sin documentar sus conocimientos para compartirlo con los demás: Investigación, Aprendizaje y ayuda a aquellos a través de una forma de intercambio y articulación de sus capacidades y logros en la creación de conocimiento.

 

El CONNECTIVISMO y el APRENDIZAJE DE DOBLE CIRCUITO CLÁSICOS, coinciden plenamente ya que la gestión del conocimiento basada en el alumno (PKM) se desarrollan en escenarios individuales no personalizados, por lo que si utilizamos el AAIU, podemos solucionarlo tanto de manera interna (Conocimiento tácito y explícito) como externo, ….

Crear, aprovechar, nutrir, sostener y ampliar su red externa para abrazar nuevos nodos de conocimiento.

· Identificar las conexiones, sentido entre nodos de diferentes conocimientos.
· Buscar el nodo de conocimiento que puede ayudar a lograr mejores resultados, en un contexto de aprendizaje específico.
· Agregado y remix.
· Cruzar las fronteras, conectar y cooperar.
· Navegar y conocer a través de múltiples redes de conocimiento.
· Ayudar a otros networkers conocimiento construir y extender sus redes.

Además, un buen aprendiz será:

· Construir su propia representación de las teorías en uso del conjunto.
· Reflejar.
· (Auto-) crítica.
· Detectar y corregir errores con normas y valores especificados por la nueva configuración.
· Investigar
· Probar, desafiar y eventualmente cambiar sus teorías en uso (es decir, su imagen privada de las teorías en uso del conjunto) según la nueva configuración.

En ello no nos dejaremos nuestros cambios de roles i para las instituciones de aprendizaje y el profesor.La institución debe actuar como un centro de conexión de terceros, proporcionando experiencias de aprendizaje personalizadas para los alumnos. Y los maestros necesitan dar un paso atrás de su papel tradicional de los instructores y expertos. El nuevo rol de los profesores es actuar como compañeros estudiantes y facilitadores de la experiencia de aprendizaje. Su tarea principal es ayudar a los alumnos a construir sus PKMs en forma eficaz y eficiente, proporcionando un ambiente libre y emergente propicio para redes, investigación y ensayo y error; es un entorno abierto en que estudiantes pueden hacer conexiones, , reflexionar, (uno mismo)-criticar, detectar y corregir errores, investigar, probar, desafiar y eventualmente cambiar sus teorías en uso.

Entonces si estaremos dentro de una ecología del conocimiento , como un complejo, conocimiento intensivo del paisaje que emerge de la conexión de abajo hacia arriba Como sistemas adaptativos complejos, tiene una ecología de conocimiento propiedades emergentes, incluye entidades autogestionadas y puede evolucionar en formas que no podemos esperar o predecir. Estas Ecologías del conocimiento desdibujan las fronteras del aprendizaje que se produce de manera ascendente y emergente, en lugar de aprendizaje que funciones dentro de un contexto estructurado, de un marco global, en forma de comando y de control.

Juan Domingo Farnós:

1. cuestionar, criticar y rechazar algunos aspectos de las prácticas aceptadas,
2. analizar la situación,
3. Construir de una nueva solución a la situación problemática,
4. examinar los procesos de aprendizaje de manera continuada.,
5. implementación de lo que vamos construyendo, pero sin miedo a volverlo a empezar de manera diferente,
6. reflexionar sobre y evaluar el proceso,
7. consolidar los resultados en una nueva práctica estable, pero teniendo en cuenta que nunca se basará en la certidumbre.

Sin embargo, en la nueva era de conocimiento intensivo, es cada vez más evidente que el conocimiento es muy complejo y tratar con el conocimiento no es reducible a cualquier secuencia de acciones y nos permite implementar otras acciones complejas que siempre nos permitirán un APRENDIZAJE PERSONALIZADA BASADO EN EL ERROR, entendido como DESAPRENDER, como el proceso de mejora de lo que hemos realizado o ser capaces de construir otro de nuevo y diferente.

En general, utilizando la teoría de la actividad como un marco para el análisis de la actividad en ambientes de aprendizaje complejo tiene una limitación importante. El aprendizaje como una actividad compleja no puede ser capturada por un sistema global de la actividad (o incluso una red de sistemas de actividad) útil orientada a la consecución de un objetivo de la actividad. El aprendizaje es multifacético y dinámico, y las actividades en un ambiente de aprendizaje son borrosas, variadas, lo que hace muy difícil obtener una imagen completa de los sistemas de actividad bajo observación, que abarca, en términos de teoría de la actividad, un conjunto en evolución de los sujetos, objetos, mediación de artefactos, acciones, reglas, normas y división del trabajo. La solución a este problema es entender la actividad de aprendizaje desde la perspectiva del aprendiz.

Schunk (1991, ) destaca cinco preguntas definitivas para distinguir cada teoría de aprendizaje de los demás:
1. ¿cómo se produce el aprendizaje?
2. ¿Qué factores influyen el aprendizaje?
3- ¿cómo ocurre la transferencia?

Visto esto establecemos TENSIONES, por lo que será básico analizar la relación entre el aprendizaje en toda su esencia, hasta el desaprendizaje (error), la formación profesional y el aprendizaje permanente y argumenta que una mayor conectividad es necesaria y también cada vez más probable que se produzca a través de la pura fuerza de la demanda de las ideas más innovadoras para resolver los problemas globales inminentes (si aprendemos y trabajamos en RED, este es el camino), y lo adobamos diciendo “nunca antes se había trabajado y aprendido en RED”…

El argumento a favor de una mayor conectividad no, sin embargo, que las partes que están siendo conectadas deben permanecer como están – ni mucho menos. La oportunidad de mirar hacia el futuro debería alentar un examen fundamental de la medida en que las concepciones existentes de y con estructuras para la formación en el trabajo, y el aprendizaje permanente son adecuados y deberemos desarrollarlo para poner las bases de cómo podrían evolucionar para afrontar nuevos retos.

Encontraremos tensiones integradas entre el aprendizaje y el rendimiento, que las organizaciones inteligentes deben aprender a reconocer y tratar.

El desafío será e promover el aprendizaje sin sacrificar el rendimiento a corto plazo. En equipos bien dirigidos-, un clima de apertura podría hacer más fácil para comunicar y tratar los errores en comparación con los equipos con las malas relaciones con los líderes o punitivos. Los buenos equipos, de acuerdo con esta interpretación,, aportarán más valor añadido…

Las personas que tendrán y tienen las ideas diferentes a las anteriores sociedades deberán convertirse en líderes de equipos que fomenten la discusión abierta, el ensayo y error, y la búsqueda de nuevas posibilidades en los pequeños grupos que influyen directamente. La otra tarea que tendrán sera trabajar duro para construir organizaciones que conducen a extraordinarias posiciones de trabajo en equipo y el aprendizaje en toda su extensión.

Normalmente y esto lo pueden ver en los estudios del profesor de LA UNIVERSIDAD DE HARVARD ( Amy Edmondson ), aquellos equipos que trabajan más de manera redárquica y comunicativa, siempre tienen más errores a corto plazo, pero a medio y largo plazo, el rendimiento se multiplica de manera exponencial.

También podemos encontrarnos “Cuando aprendizaje y el rendimiento están en desacuerdo: ¿Como enfrentar y solucionar la tensión?.

A primera vista mi posicionamiento sería muy claro: sacrificar las ventajas del learning is work a corto plazo, por supuesto que esto se entendería bien y los que hemos trabajado de brockers en bolsa, entenderemos lo que digo.

Cuando hay un mercado inestable con una fuerte e incontrolada inestabilidad, tenemos dos planteamientos: o salir del sistema, o dejarlo todo en Stan Bye.
Cómo entenderíamos el aprendizaje, bajo estos posicionamientos de learning is work? Naturalmente no es el mismo que podemos entender, definir..si lo encorsetamos solo en el aprendizaje, o solo en el trabajo, eso queda claro.?
De la misma manera ¿Cómo aprenderemos e implementaremos el rendimiento en sus múltiples facetas?
El aprendizaje será un proceso: Un proceso de acción, reflexión y nueva acción (a menudo modificado). El aprendizaje puede ser temporal-cerrar una brecha-…

Es decir, el aprendizaje es cómo la gente consigue donde y cómo tienen que ser, de manera que lo que ellos harán será especial, propio y compartido con los demás, pero nunca será lo que hacen los demás.
Así, el aprendizaje de una segunda forma promueva el rendimiento es mediante el descubrimiento y la invención de nuevas formas de responder que el desempeño mejore en alguna tarea. En este caso, puede que no haya modelos a seguir, por lo que el aprendizaje está allanando un nuevo camino, por lo general en forma de ensayo y error. En este proceso, se mejora el rendimiento mediante el desarrollo de un mejor ajuste entre las capacidades de la entidad y las demandas de su entorno. Una entidad puede ser un individuo o un grupo de trabajo, o de toda una organización.

¿Hay una relación natural entre el aprendizaje y el rendimiento? ¿Cómo y cuándo se convierte en problemática y crea tensión?
No existe una relación natural entre el aprendizaje y el rendimiento en un mundo cambiante. Es decir, el rendimiento no se puede sostener en el tiempo sin necesidad de aprender, ya que el rendimiento de ayer es inadecuada en el mundo actual. Por lo tanto, para mantener o mejorar el rendimiento, se requiere aprendizaje.La naturaleza problemática de esta relación es doble. En primer lugar, el aprendizaje es desordenado. Cuando usted está aprendiendo, usted está a menudo sin un manual de instrucciones a seguir para obtener resultados garantizados. Además, las ganancias de rendimiento no se mostrarán instantáneamente. Si estamos en un modo de aprendizaje, este será incómodo. Es una transición, o esperamos que sea de todos modos, porque no hay garantía de que estamos haciendo el tipo de aprendizaje que a lo mejor queríamos.

Pero, incluso si estamos aprendiendo las cosas bien, hay una transición para pasar de una situación a otra. Los procesos de aprendizaje, por su naturaleza implican enfrentar los fracasos-problemas, errores-de frente. La presencia de problemas o errores no es señal de alto rendimiento para la mayoría de la gente que podría estar observando. Algunos estudiosos van tan lejos como para definir el aprendizaje como la detección y corrección de errores (sobre todo Chris Argyris, ahora emérito de HBS). Así que, claramente, si el aprendizaje se trata de errores de identificación, en el corto plazo, el rendimiento parece ser débil (error montado), mientras que el aprendizaje está ocurriendo. Por lo menos, si el aprendizaje implica ensayo y error, la parte de error no se parece a la idea de lo que piensa la mayoría de la gente sobre el buen rendimiento, por lo que se suele estar en desacuerdo.

¿Hay un equilibrio entre los costos de aprendizaje frente a los beneficios de un mejor desempeño?
En su mayor parte, creo que es una falsa disyuntiva. No aprender es una opción, por supuesto, pero no es una muy buena opción en un mundo siempre cambiante.

Me sugieren que las organizaciones aprenden a través del aprendizaje de los grupos dentro de las organizaciones. Así, la capacidad de una organización para aprender de nuevo, para mejorar su rendimiento a través de un mejor conocimiento y acción está determinada por la interacción de los individuos, por lo general situadas en pequeños grupos o equipos. Cuando estos grupos hacen los cambios apropiados en la forma en que hacen su trabajo impulsada por tanto grupales y organizacionales metas-una organización mantiene o aumenta su eficacia en un mundo cambiante. El aprendizaje organizacional puede ser visto como un proceso de aprendizaje en cascada equipo de actividades-de manera independiente realiza, sino interdependientes en su impacto sobre el rendimiento en general.
El aprendizaje en el lugar de trabajo es fundamentalmente diferente de learnign en las aulas, estamos pasando del aprendizaje cerrado, al LEARNING AND WORK, al SOCIAL LEARNING y llegaremos, sin duda al LEARNING IS WORK.
Si lo cuantificamos”, sería lo lo que siempre hemos denominado tipos de caminos, últimamente, aprendizajes PERSONALIZADOS, tanto en ellos, como en las posibles investigaciones que realicemos. Por otra parte, también nos sirven en la utilización diversificada de recursos, actividades y por qué no, en los sujetos de aprendizaje… las personas.